[发明专利]一种利用收缩算子的功率信号重构方法和系统

权利要求书

1.一种利用收缩算子的功率信号重构方法，其特征在于，包括：

步骤1,输入实测的功率信号序列S；

步骤2,对所述功率信号序列S进行数据重构，重构后的功率信号序列为S_NEW。具体为：其中，α为收缩因子；μ为修正因子；Z_OPT为最佳预测矢量；X_OPT为最佳修正矢量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤2之前，所述方法还包括：

步骤3,求取所述收缩因子α、修正因子μ、最佳预测矢量Z_OPT和最佳修正矢量X_OPT。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤3包括：

步骤301，求取所述收缩因子α，具体为

其中

s_i：所述信号序列S的第i个元素[i＝1,2,…,N]

m_S：所述信号序列S的均值

σ_S：所述信号序列S的均方差

N：所述信号序列S的长度

步骤302,求取所述修正因子μ，具体为：

其中

S：所述信号序列

修正算子

第一修正矩阵

第二修正矩阵

步骤303,迭代求取所述最佳预测矢量Z_OPT和最佳修正矢量X_OPT，具体为：

第一步，初始化，具体为

Z₁＝S：初始化的预测矢量

X₁＝0：初始化的修正矢量

n＝1：迭代控制参量

其中

0：全零矢量

第二步，更新，具体为

X_n+1＝Γ[H(X_n)]+X_n

其中

投影运算

伸缩运算

收缩算子，

表示对矩阵B中的每一个元素进行收缩运算

B：用于表示收缩算子表达式的一个参数矩阵

第三步，迭代判断，具体为所述迭代控制参量n加1转到第二步持续迭代更新，直到相邻两次的迭代结果之差小于千分之一为止。此时，所述迭代控制参量n＝K，并得到所述最佳预测矢量Z_OPT＝Z_K+1和最佳修正矢量X_OPT＝X_K+1。

4.一种利用收缩算子的功率信号重构系统，其特征在于，包括：

获取模块，输入实测的功率信号序列S；

重构模块,对所述功率信号序列S进行数据重构，重构后的功率信号序列为S_NEW。具体为：其中，α为收缩因子；μ为修正因子；Z_OPT为最佳预测矢量；X_OPT为最佳修正矢量。

5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，还包括：

计算模块,求取所述收缩因子α、修正因子μ、最佳预测矢量Z_OPT和最佳修正矢量X_OPT。